電子商取引の売上増加には AI が鍵 | 電子商取引における AI #8

フォーブスが入手したデータによると、2023 年には購入の 20.8% がオンラインで行われました。 この割合は 2026 年までに 24% に増加すると予想されています。ただし、顧客の購買プロセスが販売プロセスよりも速く進化しているため、多くの小売業者が年間目標を達成することは依然として困難です。 これは、顧客が販売員と会う前に製品を評価できる多くのオンライン リソースにアクセスできるためです。

高度な AI テクノロジーは、電子商取引の状況を大きく変えています。 その運営はより顧客重視になり、予測可能になり、収益性が高くなります。 AI を使用すると、企業は購入データとオンライン行動を分析して、何が顧客の購入やサイトからの離脱を促すのかを理解できます。 ここでは、電子商取引ストアが AI の利点を活用して売上を増やすための上位 5 つの方法を紹介します。

AIを活用して顧客の行動を分析し、売上を向上させる

顧客の購入パターンを認識することが売上増加の鍵となります。 一例として、購入履歴を分析すると、トレッキング ブーツを購入した顧客は、将来トレッキング ポールやソックスを購入する可能性が高いことがわかります。 内容は以下のとおりです。

• 過去のデータの分析– 価格帯、最も頻繁に選ばれるブランド、購入の時間やチャネル、支払い方法などの買い物の好みを特定します。
• 将来の購入を予測– 過去のデータから人工知能によって導き出された推論に基づいて、カスタマイズされた製品を提供します。

電子商取引用の AI ツールは顧客の行動を分析することで、オファーをパーソナライズできるため、顧客ロイヤルティの向上と売上の増加につながります。 同時に、顧客が何を求めているかを理解することで、店舗の商品をより効果的に管理したり、在庫管理をより効率的にしたりすることが可能になります。

顧客サービスの自動化

デジタル化の時代には、迅速かつ効率的な顧客サービスが不可欠です。 販売チャネルに関係なく一貫した顧客エクスペリエンスと、自動化システムによるコミュニケーションからコンサルタントとの会話へのシームレスな移行が、2023 年の新しい標準になりつつあります。 -コマース販売には以下が含まれます:

• 問い合わせへの迅速な対応- チャットボットにより顧客との即時連絡が可能になり、
• 営業時間外の問題解決– 自動化されたカスタマー サービス システムは 24 時間年中無休で稼働し、AI の使用により、コンサルタントなしで問い合わせの最大 60% を解決できます。

企業にとって、チャットボットは顧客満足度を向上させながら運用コストを大幅に削減できます。 ここでの B2B 電子商取引分野の興味深い例は、人間とボットの顧客サービスの交差点で動作する Accenture VIP Chatbot です。 既存顧客と潜在顧客との会話の記録を分析し、優先順位を特定して、オファーをより正確にマッチングできるようにします。

AI を使用したサイト上の単純なチャットボットでも、CX の向上につながり、サイトに戻って購入する可能性が高まります。 これは、AI がどのように顧客との対話を促進し、最終的に購入プロセスを完了する可能性を高めることができるかを示す優れた例です。

オファーと製品の推奨事項のパーソナライズ

パーソナライゼーションにおける AI の使用は、より快適な顧客体験をもたらすだけでなく、ショッピング カートの価値も高めます。 これは、顧客の経路に合わせてメッセージを調整し、顧客の購入履歴に基づいて特別な割引やプロモーションを適切なタイミングで送信することで可能になります。 しかし何よりも、最新の製品推奨テクニックを使用することで、次のことが可能になります。

• クロスセル- 顧客がすでにショッピング カートに入れた製品と一致する追加の製品を推奨します。 顧客のプロフィールと顧客が属するセグメントの人工知能の分析に基づいて、
• アップセル– より高価な製品を顧客に推奨することで、ショッピング カートの価値を高め、売上を伸ばします。

AIで購入経路を最適化し売上を拡大

顧客の購入経路とは、顧客が製品またはブランドと最初に接触してから購入が完了するまでのプロセスです。 人工知能を使用すると、次の 3 つの方法でこのプロセスを改善することで、e コマースの売上を増やすことができます。

1. 動的なページレイアウト。 AI がサイト上のユーザーの行動を分析し、最も注目を集めているセクションを特定し、重要な情報を最も目立つ場所に配置するようにページ レイアウトをリアルタイムで調整することで、顧客が興味のある商品を見つけやすくします。
2. AI 主導の A/B テスト。 たとえば、Google Optimize や Optimizely などの AI ベースの e コマース ツールは、サイトのさまざまなバージョンで高度な A/B テストを実施して、最も効果的なレイアウトと要素を見つけることができ、その結果、最適化が迅速化され、コンバージョン率が向上します。
3. 予測的なパーソナライゼーション。 過去のデータと現在のユーザー行動を調べることで、AI は顧客のニーズを予測し、ユーザーが必要と認識する前に製品や特典についてパーソナライズされた提案を提供します。これにより、購入までの経路が短縮され、購入を完了する可能性が高まります。

ソーシャルメディア感情分析による売上の増加

電子商取引の売上を増やすもう 1 つの方法は、顧客の意見に注意深く耳を傾けることです。 これは人工知能と連携することで最も簡単に実行でき、人工知能は多数のステートメントの中からでも傾向やパターンを検出できます。 これはセンチメント分析を通じて行われます。センチメント分析は、特定の企業、ブランド、製品に対する視聴者の意見や態度を理解するためにオンライン テキスト データから情報を抽出するプロセスです。

1. 顧客のフィードバックを理解する– AI は、ソーシャル メディア上のコメントやディスカッションを分析することで、提供する製品やブランドについて顧客がどのように考えているかを理解するのに役立ちます。 この知識は、自社の商品を消費者の期待に効果的に一致させ、売上を直接増加させるために不可欠です。
2. フィードバックにリアルタイムで応答する– 顧客のフィードバックに迅速に応答することが、前向きな関係を築く鍵となります。 AI はネガティブなフィードバックや問題を自動的に特定して報告できるため、すぐに対応できます。 ソーシャルメディア上のブランドイメージを向上させると、店舗のWebサイトへのトラフィックが増加し、その結果、売上が増加します。
3. フィードバックベースの製品開発- ソーシャルメディアで報告された顧客のフィードバックや提案は、製品提供を改善するための貴重な情報源となる可能性があります。 AI はこのデータの分析に役立ち、市場のニーズに対応して商品の魅力を高める改善を可能にし、最終的に売上の増加につながります。

まとめ

電子商取引における人工知能の応用は、売上増加に直接つながるプロセスの最適化への扉を開きます。 デジタル市場における競争が激化する中、顧客の行動や意見の分析に基づいてオファーや顧客とのコミュニケーションをパーソナライズする機能、そしてシンプルで快適なショッピング パスが、e コマース戦略の重要な要素になりつつあります。

ただし、電子商取引の売上を増加させるための人工知能の使用は、店舗自体のパフォーマンスを最適化するだけではありません。 ソーシャル メディアの感情分析に AI の力を活用することで、顧客をより深く理解し、フィードバックに迅速に対応できるようになり、その結果、ブランドとの前向きな関係が構築され、購入が促進されます。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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